di : Antonella Lorenzato Novità nel campo dell’imaging digitale

Presentazione sul tema: "di : Antonella Lorenzato Novità nel campo dell’imaging digitale"— Transcript della presentazione:

1 “Calibrazione energetica di un rivelatore a silicio per radiologia digitale”
di : Antonella Lorenzato Novità nel campo dell’imaging digitale fasci raggi X a due energie quasi-monocromatici rivelatori a silicio (conteggio singolo fotone) mammografia angiografia Sistema di misura ( chip RX-64 ) Calibrazione e analisi dei dati scelta del metodo di analisi calibrazione interna calibrazione con sorgenti misure con fasci raggi X (edge-on, front e relative efficienze) Conclusioni

2 Fasci di raggi X quasi-monocromatici
Il cristallo monocromatizza il fascio selezionando l’energia corrispondente ad un certo angolo di Bragg B : 2dsenB = n Sfruttando il secondo ordine ordine di diffrazione  fasci a doppia energia Due possibili applicazioni diagnostiche : mammografia e angiografia

3 Mammografia Esame diagnostico per prevenire il carcinoma mammario ed altre eventuali patologie del seno (esame di routine) Problemi con la tecnica tradizionale: Tessuti molto sensibili alle radiazioni Possibilità di duplice errore diagnostico in fase precoce Vantaggi con i fasci a doppia energia: Intorno ai 20 KeV i coefficienti di attenuazione dei diversi tessuti si discostano significativamente (grafico) con una sola scansione (  1 rivelatore) si acquisiscono due immagini : una a 20 KeV evidenzia la patologia, una a 40 KeV evidenzia i tessuti sani; la sottrazione delle 2 immagini darà:  più contrasto riduzione del rischio di errore nelle diagnosi possibile riduzione della dose

4 Angiografia Esame diagnostico per lo studio di vasi sanguigni e di organi da essi irrorati (pazienti selezionati) Problemi con la tecnica tradizionale: Esame invasivo  alta concentrazione di mezzo di contrasto (iodio)  grossi cateteri via arteria femorale Vantaggi con i fasci a doppia energia: Due fasci con energie sopra e sotto il K-edge dello iodio (33.17 KeV) (set up) acquisizione di due immagini nello stesso tempo (2 rivelatori)  la sottrazione di immagine rimuove la struttura di fondo mettendo in evidenza solo il segnale dello iodio  più contrasto concentrazione di iodio minore uso di cateteri più piccoli (iniezione endovenosa) minore dose

5 Rivelatore a microstrip di silicio
striscia di silicio  diodo polarizzato inversamente (regione di svuota-mento sensibile al passaggio della radiazione) 128 strips  128 canali di lettura  numero di fotoni rivelati  localizzazione dei fotoni spessore = 300 m larghezza strip = 100 m lunghezza strip = 10 mm

6 Chip RX-64 architettura binaria per l’elettronica di lettura
ogni canale fornisce 1 bit di informazione (1/0) conteggio del singolo fotone 2 chip RX-64 128 canali nel primo prototipo basso rumore  possibilità di lavorare a soglie basse fino a 6 KeV frequenza di conteggio 200KHz/canale

7 circuito calibrazione
Canale elettronico di lettura : circuito calibrazione interna contatore preamplificatore circuito formatore (shaper) discriminatore circuito calibrazione interna (Ctest= 75 fF( 10%)) preamplificatore (p=RfedCfed , guadagno  1/Cfed ) circuito formatore (s=RfedshCfedsh ) discriminatore contatore Rfed e Rfedsh variabili

8 Scansione di soglia: per ogni valore di soglia il contatore fornisce
il numero di segnali con ampiezza maggiore di quella impostata sul discriminatore la soglia di rumore è  80 mV assumendo che il rumore abbia una distribuzione gaussiana,  i conteggi integrali sono definiti dalla funzione degli errori  derivando i conteggi si ottengono le distribuzioni gaussiane effettuando i fit gaussiani si ricava rispettivamente dal picco e dalla sigma:  l’ampiezza del segnale all’ ingresso del discriminatore  la larghezza della distribuzione del segnale all’ingresso del discriminatore

9 Scheda di acquisizione
Alimentatori Scheda di acquisizione Connettore Driver Software NI-DAQ Software Labview RX-64 Rivelatore

10 Calibrazione dell’RX-64 : metodo di analisi
Il metodo del fit gaussiano : Origin 6.0  (Diff/Smooth = derivata + smoothing) + Fit Gaussian picco = ampiezza del segnale all’ingresso del discriminatore la deviazione standard  = w/2 rumore nel chip fluttuazioni nella produzione coppie e-h dispersione in energia del fascio quasi-monocromatico

11 Calibrazione dell’RX-64 : metodo di analisi
Il metodo del fit sigmoidale (funzione degli errori) : Origin 6.0  Fit sigmoidal ; questo fit tiene conto degli errori sui conteggi dati dalla statistica di Poisson il valore a metà conteggi rappresenta l’ampiezza del segnale dx  

12 Calibrazione dell’RX-64 : metodo di analisi
Confronto fra i due fit : la soglia di discriminazione Entrambi i metodi forniscono lo stesso valore a meno di una differenza sempre al di sotto dello 0.5 %.

13 Gaussiano Sigmoidale Calibrazione dell’RX-64 : metodo di analisi
Confronto fra i due fit : conclusioni Gaussiano Sigmoidale Vantaggi: la deviazione standard  ha un significato fisico; Svantaggi: il valore della  dipende molto dallo smoothing dei dati. Vantaggi: tiene conto degli errori sui conteggi; non è necessario lo smoothing; Svantaggi: la larghezza dx è legata a , ma numericamente diversa.  ampiezza del segnale sigmoidale  valutazione del rumore gaussiana

14 Calibrazione interna dell’RX-64
200 impulsi n = valore di Amplitude variato con l’interfaccia di Labview ampiezza impulso = (0.9375n) mV  numero di elettroni iniettati = Q n /e = (CtestV)n/e  439 n la larghezze delle gaussiane è indipendente dal segnale in ingresso  determinate solo dal rumore all’ingresso del discriminatore

15 Calibrazione interna dell’RX-64
Estrazione dell’RMS di rumore : la media per tutti i valori di calibrazione risulta : <G> = 3.86 DAC 1 DAC = 2.47 mV  l’RMS di rumore è pari a 9.53 mV

16 Calibrazione interna dell’RX-64
Soglia di discriminazione : la zona di linearità arriva fino ai 6000 elettroni  22 KeV (valutata studiando il termine di secondo ordine del fit parabolico) fit lineare sui primi 5 punti (per tutti i 128 canali)  coefficiente angolare = guadagno del discriminatore  intercetta = offset del discriminatore

17 Calibrazione interna dell’RX-64
Guadagno del discriminatore: Coefficiente angolare = DAC/el Guadagno = V/el sapendo che l’RMS di rumore è 9.53 mV si ricava il rumore di carica equivalente: ENC  147 elettroni Offset del discriminatore: Per poter applicare la stessa soglia a tutti i canali è importante che la larghezza della distribuzione dell’offset sia piccola. RMS offset = 3.58 mV << RMS rumore  è un valore molto buono.

18 Calibrazione dell’RX-64 con sorgenti
La precisione con cui si conosce la capacità interna di calibrazione è del 10 %.  è necessaria quest’ulteriore calibrazione con sorgenti di fluorescenza. Materiali bersaglio: rame (K = 8.04 KeV) rubidio (K = KeV) molibdeno (K = KeV) argento (K = KeV) bario (K = KeV) terbio (K = KeV)

19 Calibrazione dell’RX-64 con sorgenti
K : influenza lo smoothing e il fit gaussiano rame, rubidio,molibdeno : K e K non distinguibili  G non affidabile argento : entrambi i picchi sono ben visibili  G affidabile bario : poca statistica + è al di fuori della zona lineare del chip  escluso dai fit

20 Calibrazione dell’RX-64 con sorgenti
La larghezza della gaussiana: G = 5.39 DAC  mV rumore di carica equivalente : ENC  211 elettroni > ENCcal-interna(147)  fluttuazioni elettrone-lacuna + diversa tensione di polarizzazione del rivelatore

21 Calibrazione dell’RX-64 con sorgenti
Guadagno: Coefficiente angolare = 6.98 DAC  GS = mV/KeV sapendo che occorrono 3.62 eV per creare una coppia e-h nel silicio  GS = V/el  Gcal.interna (64.37 V/el)  buona corrispondenza dei dati

22 Confronto tra le due calibrazioni

23 Misure con il rivelatore in posizione edge-on e front
Edge-on : fascio//strip, 1 cm silicio attivo Front : fascio  strip, 300 m silicio attivo conteggi edge > conteggi front nel range 18-36 KeV

24 Confronto tra le soglie di discriminazione
Nell’intervallo di linearità ricavato in precedenza (tra 8 e 22 KeV) i differenti set di dati sono in perfetto accordo il fascio quasi-monocromatico ottenuto col cristallo è ben calibrato

25 Confronto tra le sigma calibrazione: detector polarizzato a 20V edge, front e sorgenti: 60V diversa corrente di fuga IF nel rivelatore Sorgenti > Calibrazione per fluttuazioni portatori di carica + IF più grande Raggi-X > Sorgenti per la dispersione energetica del fascio (comunque piccola rispetto al rumore del sistema)

26 Efficienza di edge e front

27 Efficienza di edge e front
Spessori in gioco : Configurazione edge: 765 m silicio passivo (bordo) + 1 cm silicio attivo Configurazione front: 70 m alluminio (rivestimento) m silicio attivo I calcoli teorici considerano solo la probabilità di effetto fotoelettrico nella zona attiva. Corrispondenza dei dati sperimentali con quelli teorici : La discrepanza oltre i 26 KeV è dovuta all’influenza dell’effetto Compton trascurato nei calcoli?

28 Conclusioni : La calibrazione del sistema di rivelazione basato su 2 chip RX-64 basato su un detector a silicio costituito da 128 microstrip ha fornito i seguenti risultati: è stato individuato un intervallo di linearità di risposta del sistema compreso fra i 6 e i 22 KeV dalla calibrazione interna e con sorgenti si sono estratti i valori di : Guadagno = V/el Soglia di discriminazione = 80 mV  4.64 KeV RMS di rumore = 9.53 mV , ENC  147 elettroni RMS offset = 3.58 mV << RMS rumore dalle misurazioni con rivelatore in posizione edge e front l’energia del fascio quasi-monocromatico ottenuto col cristallo è in accordo con il set di dati ricavati con le sorgenti (monocromatiche) la dispersione energetica è piccola in confronto al rumore del sistema la configurazione edge è più efficiente nel range diagnostico

29 Test angiografico con l’RX-64
Conclusioni : Test angiografico con l’RX-64 Immagine a 31 KeV Differenza Fantoccio Immagine a 35 KeV